本文摘要：去年三月份，马云在德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会秀了一把SmiletoPay洗脸技术，刷脸缴纳技术一时间也沦为大众广知的新鲜玩意。但只不过刷脸缴纳并不是新鲜的玩意，早在2013年7月份，芬兰创业公司Uniqul之后在全球发售这一的便利技术。 但对于消费者而言，刷脸技术感叹可远观而不能亵玩，笔者不免看到支付宝明确提出的刷脸市场需求，都会不忍心地拒绝接受，说到底是对于缴纳安全性、个人隐私的忧虑。

去年三月份，马云在德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会秀了一把SmiletoPay洗脸技术，刷脸缴纳技术一时间也沦为大众广知的新鲜玩意。但只不过刷脸缴纳并不是新鲜的玩意，早在2013年7月份，芬兰创业公司Uniqul之后在全球发售这一的便利技术。　　但对于消费者而言，刷脸技术感叹可远观而不能亵玩，笔者不免看到支付宝明确提出的刷脸市场需求，都会不忍心地拒绝接受，说到底是对于缴纳安全性、个人隐私的忧虑。

　　除了这些，目前的人脸识别技术知道可以做便利吗?用过人脸发票的朋友们或许对人脸识别技术是最拒绝接受的，小编之前单位的打卡机，发票前要再行看下太阳光的折射角度，然后再行根据光的方向，展开移位刷脸，经过种种方式刷上之后，最后表明查无此人，心里的沮丧与邻近下班的时间成正比，因为此不少单位的人还是自由选择了刷卡。　　而这样的现象，正是2D人脸识别技术的弊端所在。很多人在第一次认识人脸识别产品的时候，都会在脑海中首先显露出有一个问题，如果是双胞胎，机器需要辨识出有谁是谁吗?答案是不可以的，去年赵薇老公被司机假冒，看穿公证处人脸识别系统买其豪宅的事件早已是敲醒了警钟，用技术的角度来说明乃是传统的人脸识别技术以人的瞳孔距离为基础展开核对，是不存在一定的以偏概全的局限，替换成非常简单的话来说，乃是人脸识别技术的准确率仍尚待提升。

　　人脸识别技术的难题　　当然不存在这样的问题，并不是因为产品的质量不过关，而是因为人脸识别技术的难题觉得太高。在安防监控系统中，人脸识别与智能分析技术的融合，更加能强化空战及业务的扩展，但在实际的应用于中，人脸识别技术本质的缺失也大大曝露。一位资深的安防从业人员指出，人脸识别虽然看起来充满著科技感，但在实际的应用于中难免会暴露出技术的弊端。

　　第一是其背景环境的复杂性，往往不会造成人脸检测亲率减少，而人脸检测的准确与否又与人脸识别性能成正比，所以未来能否研发出有需要适应环境简单背景环境中的人脸检测算法将是技术突破的重点。　　第二是光照条件的简单多变性。

在监控视频中，我们很难可以确保在有所不同环境光线下不导致有所不同人脸阴郁变化，解决光照对识别率的影响仍是未来人脸识别技术突破的难题。　　第三是人脸表情的多变性。

机器辨识人脸主要是算法，而人脸的变化会因表情有所不同而有所不同，当人脸表情发生变化时，人脸的轮廓也不会随之有所不同，同时由于面部肌肉的机车，面部的特征点的方位也不会随之转变。此外，有所不同的人的完全相同表情影响也不完全相同，因此很难用统一的标准来准确区分各种表情对有所不同人的影响。　　第四是收集人脸的角度多样性。与表情变化相近，拍摄角度的有所不同也不会造成人脸轮廓的变化(45度自拍电影是有科学依据的)，由于角度的变化，有可能也不会造成人脸的部分特征无法被准确萃取，造成辨识错误。

　　第五是遮盖问题。在实际的案例中，犯罪分子往往采行帽子、眼镜等遮盖物，或者采行乔装的方式直接影响人脸特征的萃取，造成人脸很多信息遗失，人脸识别算法更容易经常出现错误或者过热。　　3D人脸图像识别提高人脸识别技术　　如何挣脱目前人脸识别技术的弊端，三维(3D)人脸识别方案早已获得市场的普遍认为。

相对于传统人脸识别，3D人脸识别可以应付各种光线阻碍，甚至在夜晚能见度较好的环境下也可以辨识人脸信息。甚至3D人脸识别技术可以在目标移动过程中展开辨识，此外立体化辨识不局限于人脸正面，限于于各个角度，面部头发遮盖、姿态变化也可做低准确率辨识。据网上的数据表明，两种人脸识别的实验结果如下：　　　　3D生物识别与2D生物识别数据对比　　目前在安防系统中的人脸识别技术大多为2D人脸识别，如果要展开3D辨识，必需要使用多个摄像头展开摄制，才能超过适当的3D人脸识别效果。

在日本东京早已有102个站点布置摄像机展开3D摄制，虽然效果较好，但比较成本也较高。但这样的趋势也在体现出有，未来3D技术必定不会在安防行业中大有所为，执着立体化、智能化的安防系统中将不会更为完备。

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